[发明专利]一种基于对象级马尔可夫随机场的电力线提取方法

权利要求书

1.一种基于对象级马尔可夫随机场的电力线提取方法，其特征在于，包括：

通过LSD算法获取航拍图像中的线型基元；

对每一个线型基元进行编号处理，建立线段候选池；

根据线段候选池，通过K近邻算法，结合各个线型基元节点之间的欧式距离关系，构建非规则非接触邻域系统；

根据非规则非接触邻域系统中的线型基元间的多维上下文信息，对高斯-马尔可夫模型的特征线性回归方程的参数θ_ij进行估算，并建立高斯-马尔可夫模型的特征线性回归方程残差项的概率分布模型，完成特征场似然函数P(y|x)的计算；

构建具有各向异性加权惩罚的多级逻辑模型，通过引入非规则非接触邻域系统中的线型基元之间的角度上下文信息，重新定义双点势能函数v₂，获取标记场局部概率分布P(x_i|x_j,L_j∈N_i)；

构建具有特征场似然函数P(y|x)和标记场局部概率分布P(x_i|x_j,L_j∈N_i)的最大后验概率准则，获取电力线的初步提取结果，对初步提取结果拟合和连接，获取最终电力线提取结果。

2.如权利要求1所述的一种基于对象级马尔可夫随机场的电力线提取方法，其特征在于，建立线段候选池包括；

原始航拍图像的尺寸为M×N；

定义位置集合S^p＝{(s,t)|1≤s≤M,1≤t≤N}；

通过LSD算法获取线型基元，由线型基元区域构成的区域集合为R^L＝{r_st|(s,t)∈S^p}，r_st表示边缘图中包含像素点(s,t)的线型基元区域的标号；

建立线段候选池：

L_i＝{(s,t)|r_st＝i,1≤i≤n^l}

L＝{L_i|1≤i≤n^l}

其中，n^l为线型基元的个数，变量r_st可取值于集合Γ＝{1,2,3，…,n^l}，L_i表示线型基元，L表示线型基元集合。

3.如权利要求1所述的一种基于对象级马尔可夫随机场的电力线提取方法，其特征在于，所述构建非规则非接触邻域系统NS包括以下步骤：

将每一个线型基元L_i看作图模型中的节点V_i，构建非规则的图模型：

G＝(V,E)

其中，V＝{V_i|1≤i≤n^l}为节点集合，边界集E＝{e_ij|1≤i,j≤n^l}表示各个节点之间的相邻程度；

e_ij表示两个线型基元L_i和L_j之间的最小欧氏距离；表示任意两个线型基元内某两个像素点之间的欧氏距离，e_ij和可根据下面两个公式进行计算：

其中，(s₁,t₁)和(s₂,t₂)为任意两个线型基元内某两个像素点的坐标；

根据K近邻算法，衡量各个节点之间的欧式距离关系，构建非规则非接触邻域系统NS：

NS＝{N_i|1≤i≤n^l}

其中，N_i为非规则非接触邻域系统下线型基元L_i的邻域。